LBMNet for classification

Le réseau neuronal profond fondé sur la méthode de Boltzmann sur réseau (Deep LBM-Based Neural Network) est une architecture d’apprentissage profond inspirée par la physique qui remplace les opérations de convolution conventionnelles par la dynamique de la méthode de Boltzmann sur réseau (Lattice Boltzmann Method). En intégrant les mécanismes de propagation (streaming), de collision et de calcul des moments dans une architecture hiérarchique, le réseau apprend efficacement des représentations de caractéristiques multi-échelles tout en offrant une grande efficacité computationnelle et une meilleure interprétabilité pour les tâches de classification d’images.